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入侵检测系统数据分析方法及其相关技术的研究
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入侵检测系统数据分析方法及其相关技术的研究
论文目录
 
第1章 绪论第11-38 页
　　1．1 Internet中的安全问题第11-16 页
　　　　1．1．1 Internet的发展第11-12 页
　　　　1．1．2 Internet中存在的安全威胁第12 页
　　　　1．1．3 攻击的主体与方法第12-16 页
　　1．2 安全模型与安全技术第16-20 页
　　　　1．2．1 安全第16 页
　　　　1．2．2 安全模型第16-18 页
　　　　1．2．3 安全技术第18-20 页
　　1．3 入侵检测技术简介第20-23 页
　　　　1．3．1 基本结构第20-21 页
　　　　1．3．2 分类第21-22 页
　　　　1．3．3 目标与评估参数第22-23 页
　　1．4 国内外研究现状第23-35 页
　　　　1．4．1 异常检测第23-25 页
　　　　1．4．2 误用检测第25-26 页
　　　　1．4．3 误用与异常检测的通用方法第26-27 页
　　　　1．4．4 基于网络的入侵检测系统第27-30 页
　　　　1．4．5 基于主机的入侵检测系统第30-31 页
　　　　1．4．6 国内研究现状第31-32 页
　　　　1．4．7 存在的问题第32-35 页
　　1．5 本文的主要研究内容第35-38 页
　　　　1．5．1 研究内容第35 页
　　　　1．5．2 相互关系第35-37 页
　　　　1．5．3 本文的结构第37-38 页
第2章 基于物元分析的入侵检测系统建模第38-61 页
　　2．1 物元分析理论基础第38-46 页
　　　　2．1．1 物元第39-41 页
　　　　2．1．2 物元变换第41-42 页
　　　　2．1．3 可拓集合第42-46 页
　　2．2 复合物元第46-50 页
　　　　2．2．1 复合物元第46-47 页
　　　　2．2．2 复合物元的基本运算第47-48 页
　　　　2．2．3 复合物元的简化运算第48-49 页
　　　　2．2．4 复合物元可拓集合第49-50 页
　　2．3 基于复合物元的建模方法第50-60 页
　　　　2．3．1 入侵检测的可拓性第50-52 页
　　　　2．3．2 审计物元模型第52-54 页
　　　　2．3．3 审计事件可拓集合第54-55 页
　　　　2．3．4 入侵检测变换第55-58 页
　　　　2．3．5 入侵检测物元分析模型第58-60 页
　　2．4 本章小结第60-61 页
第3章 网络信息特征空间建立方法的研究第61-74 页
　　3．1 信息采集第61-66 页
　　　　3．1．1 混杂模式第62-64 页
　　　　3．1．2 Libpcap调用第64-66 页
　　3．2 特征重组第66-72 页
　　　　3．2．1 基本特征提取第66-68 页
　　　　3．2．2 扩展特征提取第68-72 页
　　3．3 正则化第72-73 页
　　3．4 本章小结第73-74 页
第4章 基于主成分分析的无监督异常检测方法第74-93 页
　　4．1 无监督异常检测第74-77 页
　　4．2 主成分分析第77-81 页
　　　　4．2．1 主成分第77-78 页
　　　　4．2．2 对称主成分分析第78-81 页
　　4．3 基于对称PCA的无监督异常检测第81-82 页
　　4．4 主成分求解方法第82-87 页
　　　　4．4．1 主成分的数值求解方法第82-84 页
　　　　4．4．2 主成分的神经元求解方法第84-87 页
　　4．5 实验仿真与结果分析第87-92 页
　　　　4．5．1 实验数据集第88-89 页
　　　　4．5．2 仿真过程与结果第89-91 页
　　　　4．5．3 仿真结果分析第91-92 页
　　4．6 本章小结第92-93 页
第5章 基于时衰聚类的入侵攻击自动分类第93-111 页
　　5．1 入侵攻击自动分类第93-94 页
　　5．2 统计聚类算法第94-98 页
　　　　5．2．1 聚类准则第94-95 页
　　　　5．2．2 K-均值算法第95-96 页
　　　　5．2．3 时衰K-均值算法第96-97 页
　　　　5．2．4 算法收敛性分析第97-98 页
　　5．3 自组织映射聚类算法第98-104 页
　　　　5．3．1 基本思想第98-99 页
　　　　5．3．2 学习原理第99-102 页
　　　　5．3．3 时衰SOM算法第102-103 页
　　　　5．3．4 算法收敛性分析第103-104 页
　　5．4 实验仿真及结果分析第104-110 页
　　　　5．4．1 实验数据集第104-107 页
　　　　5．4．2 算法有效性实验第107-108 页
　　　　5．4．3 数据分布性实验第108-109 页
　　　　5．4．4 算法时衰性实验第109 页
　　　　5．4．5 仿真结果分析第109-110 页
　　5．5 本章小结第110-111 页
第6章 基于进化选择的入侵规则自学习第111-130 页
　　6．1 入侵规则自学习第111-112 页
　　6．2 遗传算法第112-117 页
　　　　6．2．1 算法动机与步骤第113-114 页
　　　　6．2．2 表示假设第114-115 页
　　　　6．2．3 遗传算子第115-117 页
　　　　6．2．4 假设选择第117 页
　　6．3 决策树归纳算法RIPPER第117-122 页
　　　　6．3．1 决策树归纳问题第117-118 页
　　　　6．3．2 IREP算法第118-119 页
　　　　6．3．3 改进第119-121 页
　　　　6．3．4 RIPPER算法第121-122 页
　　6．4 基于进化选择的入侵规则自学习算法ESAL第122-125 页
　　6．5 实验仿真及结果分析第125-128 页
　　6．6 本章小结第128-130 页
结论第130-132 页
参考文献第132-143 页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第143-144 页
致谢第144页

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